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nlp2011に関するyokochieのブックマーク (5)

  • 言語処理学会第17回年次大会で発表しました #nlp2011

    ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog 地震の余波が収まらぬところ失礼します。要素技術開発部の奥野と申します。 2011年3月7日(月)~3月11日(金)に愛知県の豊橋技科大で行われた言語処理学会で、ヤフーから3件の発表を行いました。 言語処理学会第17回年次大会(NLP2011) この記事では、その際の発表スライドと論文について紹介します。 言語処理学会とは? 言語処理学会とは自然言語処理に関する国内最大の学会で、年4回の学会誌の発行と年1回の年次大会の開催を主な活動としています。毎年3月に行われている年次大会では、この分野の研究者・技術者が一同に会し、活発な議論が行われています。事前登録の情報によると、会議には約500名の方が参加されたそうです。年次大会は毎年関東

    言語処理学会第17回年次大会で発表しました #nlp2011
  • 言語処理学会3日目 #nlp2011 - nokunoの日記

    というわけで(自分にとっての)最終日。 D3-1 階層的モデルを用いた機械翻訳のためのフレーズアライメント (pp.794-797) ○Neubig, Graham (京大/NICT), 渡辺太郎, 隅田英一郎 (NICT), 森信介, 河原達也 (京大) 複数の粒度でフレーズアライメントを行う教師なしモデルを提案 ITG(Inversion Transduction Grammar)のみではフレーズの粒度が最小フレーズのみ ノンパラメトリック階層ベイズモデルで再帰的にフレーズテーブルを構築ヒューリスティックなフレーズ抽出が不要 精度は同程度 D3-2 直訳調の訳を生成する機械翻訳 (pp.798-801) ○後藤功雄, 隅田英一郎 (NICT) 格構造を使って直訳調の約を生成する手法を提案 特許文書で中程度の長さの文を対象とした日英翻訳で階層フレーズベースSMTと同程度の精度 D3-3

  • 言語処理学会2日目 #nlp2011 - nokunoの日記

    F2-1 用言の新しい意味類型ー作用性用言と形状性用言ー (pp.560-563) ○中山匠, 山和英 (長岡技科大) 背景・目的 用言を意味的に分類したい 形状性用言、作用性用言 形態的な制約は考えない 表現長は考えない 関連研究 評判分析のために辞書を作成した研究 意味類型を定義:動作、変化、感覚・感情、形容 まとめ 用言を意味的に分類するため、形状性用言、作用性用言を定義した 意味的に分類祭の問題を解決するため、意味類型を定義した 意味類型をIPA評価体系日語辞書の動詞に付与した 付与した結果、動詞全体のうち14%が形状生用言になることが分かった もともと評判分析を行ないたかったが、辞書に問題があることに気づいた F2-2 混成型別サンプリングを用いた名詞句分割 (pp.564-567) ○村脇有吾, 黒橋禎夫 (京大) 例 フェルミエネルギー→フェルミ・エネルギー 抗甲状腺剤→

  • NLP2011, 本会議1日目終了(セッションB1: Web応用)

    NLP2011、会議1日目(一般講演セッション1つ+招待講演1つ+ポスターセッション2つ)。 これ書いてる時点ではまだ終了してないですが(ごめんなさい)、 ポスターセッションで見たかったものは見て終わったので、今日のまとめ。 例によって青字は個人的な疑問等、赤字は会場質疑応答です。 目次 ・B1: Web応用 ・質問で不足している情報を回答で指摘されたユーザが再投稿した質問の調査 ・ブログにおけるコメント先の解析 ・大規模Web情報分析のための分析対象ページの段階的選択 ・情報分析システムWISDOMのユーザ評価とその分析 ・言論マップ生成技術の現状と課題 ・Web文書の時間・論理関係分析に基づく情報信頼性判断支援システムの開発と実証実験 ・クエリログの時系列情報に基づくキーワード修正リスト生成手法 ・招待講演1: ゲノムを読む、榊 佳之 氏(豊橋技術科学大学学長) ・P1: ポスター(

    NLP2011, 本会議1日目終了(セッションB1: Web応用)
  • 言語処理学会1日目 #nlp2011 - nokunoの日記

    朝5時に起きて豊橋へ。新幹線の中で緊張のため?眠れず、午後からかなりしんどかっったので、飲み会には参加せずホテルへ(チェックインもしてなかったし)。 C1-1 シソーラスを利用した文書クラスタリングにおける次元圧縮アルゴリズムの性能評価 ○酒井将太, 新美礼彦 (未来大) 背景・目的 ベクトルう区間モデル シソーラスやオントロジーの利用 シソーラスを用いた文書クラスタリング 手法・理論 シソーラスを利用した特徴ベクトル 日語WordNet 特徴ベクトル構築 形態素解析を行い、前単語列を日語WordNetで検索 3種類のsynsetを特徴ベクトルとする 次元圧縮アルゴリズムの適用 LSI、主成分分析(PCA)、属性選択 実験 提案手法:日語WordNetを利用 既存手法:単語の出現頻度を利用 実験A:楽天でデータ公開されている商品データ 前処理:数字の正規化など 実験結果:シソーラスを

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